《线性时变离散系统》比较全面系统地阐述了线性时变离散系统的基本理论、基本方法及其应用。全书共9章,分别为:线性时不变系统基本理论概述;线性时变离散系统的基本理论;线性时变数字滤泼器的设计;求解线性离散系统差分方程的E变换法;求解线性时变系统差分方程的广义Z变换法与B-S(Belal-Shenoi)变换法;线性时变系统的极点与零点;非平稳随机信号时变参数模型估计;线性时变系统的离散状态方程与最佳滤波;线性周期时变离散系统。《线性时变离散系统》的特点是:取材广泛、系统性强、结构合理、内容新颖、概念清楚、理论联系实际并具有可读性。
评分
评分
评分
评分
我是一个更偏爱算法和数值实现的工程师,所以对于那些晦涩难懂的纯数学证明,我常常感到头疼。然而,对于《线性时变离散系统》中关于“状态估计与滤波”的部分,我的体验却是完全不同的。作者在介绍卡尔曼滤波的离散化版本时,其行文风格突然变得异常清晰和实用。他没有直接跳到复杂的矩阵迭代,而是先用非常直观的语言描述了“预测”和“更新”两个阶段的物理含义,并将这些步骤与实际传感器数据流的采集过程紧密联系起来。书中特别设置了一组关于“系统参数不确定性对估计误差的影响”的仿真案例分析,这些案例的设置极其贴近工业现场的真实环境,例如测量噪声协方差矩阵随时间漂移的情况。这种对数值稳定性和计算效率的关注,使得这本书不仅停留在理论层面,更成为了一个可以指导实际编程实现的工具书,非常难得。
评分从装帧和排版来看,这本专著的学术气质非常浓厚,几乎看不到花哨的图表和分散注意力的设计,完全是内容驱动的。我认为它最适合那些已经具备扎实线性代数和基础控制理论背景的研究生或专业工程师。书中的符号系统保持了高度的统一性,这对于阅读长篇复杂的推导过程至关重要。我特别欣赏作者在每章末尾设置的“延伸阅读”部分,它提供了一系列指向前沿研究方向的文献线索,显示了作者紧跟学术脉搏的能力。比如,在讨论最优控制问题时,书中简要提及了基于动态规划的离散Riccati方程的数值求解难题,这些虽然没有深入展开,却为读者指明了进一步深造的方向。总而言之,这本书不是用来消磨时间的读物,它更像是一份需要带着批判性思维和足够耐心去啃食的学术盛宴,读完后,你会感到自己的思维框架得到了实质性的重塑。
评分这本《线性时变离散系统》的导论部分,可以说是为我们构建了一幅宏大的理论蓝图。作者开篇便没有拘泥于对传统状态空间模型的简单回顾,而是迅速切入了离散时间系统在非恒定参数环境下的复杂性。我特别欣赏作者在引入系统建模时,那种层层递进的逻辑架构,仿佛带领我们走入了一座精妙设计的迷宫。他详细阐述了如何将具有时间依赖性的系统矩阵,通过巧妙的数学变换,转化为更易于分析的离散形式,同时,对于系统解的唯一性和存在性,也给出了非常严谨的证明。特别是关于如何处理非齐次项对系统响应的影响,那段关于脉冲响应矩阵的推导,我反复阅读了好几遍才算真正领会其精髓。书中对输入-状态-输出(ISOS)关系的刻画,远比我之前接触的任何教材都要深刻和全面,它不仅仅停留在矩阵乘法层面,更深入到了信息如何在时间维度上传播和演化的本质规律。这本书的理论深度,无疑为后续学习提供了极其坚实的基础,绝非泛泛而谈的入门读物可以比拟。
评分这本书的章节编排和内容深度,体现出作者极高的教学智慧,尤其是在“可控性与可观测性分析”这一核心章节的处理上,简直是教科书级别的典范。我原以为这部分内容无非是讲解行列式或秩的判据,但作者竟然引入了基于Lyapunov方程的稳定性分析与可控性、可观测性之间的内在联系,这一点极大地拓宽了我的视野。他没有生硬地给出判据公式,而是通过大量的实例——从二阶系统到更高维度的复杂网络——展示了这些判据在实际工程问题中的物理意义。例如,在分析一个具有时变传感器的系统时,书中展示了如何通过调整系统的输入策略,动态地优化观测信息的获取效率,这种将理论与实际应用场景无缝对接的处理方式,让人读起来酣畅淋漓。每当我觉得某个概念已经吃透时,作者总能抛出一个更深层次的视角,迫使我去重新审视既有的认知框架,这种“反直觉”的深度挖掘,是真正的好书才有的特质。
评分这本书的难点或许在于对“稳定性判据”的全面覆盖,它不像某些教材那样只关注渐近稳定或BIBO稳定。作者在这里采取了一种非常全面的“家族式”分析方法。他从最基础的零输入/零状态响应的衰减性出发,逐步过渡到利用特征值位置的限制,再到利用离散版本的Lyapunov直接法,甚至还提及了耗散性系统在时变框架下的推广。最让我印象深刻的是,书中有一小节专门讨论了当系统矩阵的特征值刚好位于单位圆上时,系统行为的复杂性,如何区分有界振荡和不稳定增长。这种对“临界情况”的深入剖析,展现了作者对该领域研究的广度和细致程度,绝非草草带过。读完这部分,我感觉自己对“稳定”这个概念的理解,从一个简单的“好不好”的二元判断,提升到了一个多维度的性能评价体系。
评分 评分 评分 评分 评分本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息,本站不存储任何数据与内容,任何内容与数据均与本站无关,如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度,google,bing,sogou 等
© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有